JCI Insight数据可用性段只列数据仓库，分析代码去哪写

研究者向JCI Insight提交高通量测序论文，在数据可用性段写了数据库登录号，却没交代绘图和差异分析脚本。读者拿到原始序列文件后，仍不知如何重建作者报告的筛选和统计步骤。期刊修订稿指南要求在Methods末尾说明底层数据和支持性分析代码的访问方式；适用的大型数据集需给出公共仓库登录号，所有图形或均值所依据的数值还要另附Supporting Data Values文件并在段中提示。三类材料功能不同，不能一条“可向作者索取”笼统覆盖。

把数据、数值和代码逐项定位

先列出原始实验数据、清洗后的分析表、作图用数值和代码各自存放在哪里。高通量测序等规定类型要核查仓库条目是否可访问、样本编号是否与稿件一致；只有登录号但条目仍私有时，按期刊审稿访问规则提供可核查途径。Supporting Data Values面向图与均值的底层数值，不能替代大型原始数据仓库。分析代码应包括实际用于数据处理、模型拟合、制图和统计检验的版本，至少让读者知道仓库、版本标识、依赖环境和运行入口。如一幅图经过多轮人工筛选，可在代码仓库留下与最终稿对应的参数文件或处理记录，避免公开脚本与最终图的差异无人能解释。若脚本读取的是原始患者标识，应先做脱敏映射和访问权限处理，不能把真实路径或凭证推送到公共仓库。对于随机种子或软件包版本会改变结果的步骤，也应固定环境信息，供复核者准确重算。

如果使用了受限临床数据，段落要说清访问限制的依据、申请主体、审批流程和可提供的范围；不能承诺公开原始身份资料。代码若需要脱敏示例数据才能运行，可说明示例文件的作用以及与真实结果的边界。若第三方工具是商业软件，也要注明版本和关键参数，不能把“一键分析”当作可复现的完整说明。研究使用多个公开数据集时，分别标识数据来源和本研究产生的新数据。

从论文结果试走一次访问路径

请合作者选一幅核心图，按数据可用性段找到原始数据、数值表和相应脚本，尝试在可用环境里重建结果。若文件夹名与稿件样本编号不一致，先补映射表；若某段代码还在个人电脑，先整理版本并核查是否含密钥或个人信息。投稿后修改代码应保存版本关系，不能把仓库主分支改到无法对应发表分析。

最终段落要让读者知道“哪里、以何条件、取得哪一版”，若访问条件还缺申请路径或版本号，就补齐后再提交数据可用性段。